目 ＳｃｉｅｎｃＶｅｏｓｌｕ ｍｉｎｈｅｔ ６Ｃｐ，：／Ｉｏｓｗｌｕｄｗｅ ｗａ１．，ｓｎｃＦｅａｄｂｒ， ａＡｕｃａ．ｃｒＤｙｉ ，ｄ２ ０Ｒ１４ｅ ｇｉｏｎｓ 一 Ｃ￣ｃａｔｉｏｎ：Ｗａｎｇ ＹＪ，Ｌｕ ＰＪ，Ｍａ ＹＺ，ｅｔ ａ１．，２０１４．Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｔｒｅｅ ｓｐｅｃｉｅｓ ａｎｄ ＮＤＶＩ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｓｉｎｃｅ １９２３ ｉｎ ｔｈｅ ｍｉｄｄｌｅ ａｒｉｄ ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｎｉｎｇｘｉａ，Ｃｈｉｎａ．Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ｉｎ Ｃｏｌｄ ａｎｄ Ａｒｉｄ Ｒｅｇｉｏｎｓ，６（１）：３０－３６．ＤＯＩ：１０．３７２ｚ！／ＳＲＪ．１２２６．２０１４．０００３０． ’Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎ￣ｅ ｏｌ 。——ｔｏ：ｌｉｍａｔ，ｃｈａｎ￣，ｏｆ ｌｉｆｆｅｒｅｎｔ ｔｒｅｅ ｐｅｃｉｅｓ ａｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｔｒｅｅ ｓｐｅｃｌｅｓ ａｎｄ ＮＤＶＩ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｓｉｎｃｅ １ ９２３ ｉｎ ｔｈｅ ｍｉｄｄｌｅ ａｒｉｄ ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｎｉｎｇｘｉａ，Ｃｈｉｎａ ＹａＪｕｎ Ｗａｎｇ ， ，ＲｕｉＪｉｅ Ｌｕ ３，４ＹｕＺｈｅｎ Ｍａ ３，４ＨｏｎｇＷｅｉ Ｍｅｎｇ ３，４ ＳｈａｎｇＹｕ Ｇａｏ ， ７ ，ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＬｉｆｅＳｃｉｅｎｃｅｓ，ＢｅｉｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７５，Ｃｈｉｎａ ２．ＨｅｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｙｏｔｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｈａｎｄａｎ，Ｈｅｂｅｉ０５６０３８，Ｃｈｉｎａ ３．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｃｈａｎｇｅ ａｎｄＮａｔｕｒａｌＤｉｓａｓｔｅｒ，Ｍｉｎ＆ｔｒｙ ｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ ｏｆＣｈｉｎａ，ＢｅｉｊｉｎｇＮｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｙｔ ．Ｂｅｉｊｉｎｇ １００８７５，Ｃｈｉｎａ ４．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＥａｒｔｈＳｕｒｆａｃｅＰｒｏｃｅｓｓｅｓａｎｄＲｅｓｏｕｒｃｅＥｃｏｌｏｇｙ，ＢｅｉｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７５，Ｃｈｉｎａ Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅ ｔｏ：ＹａＪｔｍ Ｗａｎｇ，Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｌｉｆｅ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ．Ｎｏ．１９，Ｘｉｎｊｉｅｋｏｕｗａｉ Ｓｔｒｅｅｔ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １００８７５，Ｃｈｉｎａ．Ｔｅｌ：＋８６—１０－５８８０５７３０；Ｅ—ｍａｉｌ：ｈｂｙｊｗａｎｇ＠１６３．ｃｏｒｎ Ｒｅｃｅｉｖｅｄ：Ｍａｒｃｈ １３，２０１３ Ａｃｃｅｐｔｅｄ：Ｊｕｌｙ １，２０１３ ＡＢＳＴＲＡＣＴ Ｔｈｅ ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ ｄｉｆｅｒｅｎｃｅ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｉｎｄｃｘ ｅＮＤＶＴ）ｉｓ ｕｓｅｄ ｅｘｔｅｎｓｉｖｅｌｙ ｔｏ ｄｅｓｃｒｉｂｅ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｃｏｖｅｒ ａｎｄ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｅｎｖｉｒｏｎ— ｍｅｎｔ ｃｈａｎｇｅ．Ｔｈｅ ｐｕｒｐｏｓｅ ｏｆ ｍｉｓ ｓｔｕｄｙ ｗａｓ ｔｏ ｃｏｎｔｒａｓｔ ｔｈｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｔｒｅｅ ｓｐｅｃｉｅｓ ｇｒｏｗｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｈａｂｉｔａｔ ｔｏ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ ａｎｄ ｒｅｔｒｉｅｖｅ Ｄａｓｔ ＮＤⅥｕｓｉｎｇ ｔｒｅｅ—ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ｔｒｅｅ ｃｏｒｅｓ ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａ１ ｚｏｎｅ ｏｆ尸ｉｎｕｓ ｔａｂｕｌａｅ＆ｒｍｉｓ ａｎｄ Ｐｉｃｅａ ｃｒａｓｓｉｆｏｌｉａ ｉｎ ｔｈｅ Ｌｕｏｓｈａｎ Ｍｏｕｎｔａｉｎｓ ｉｎ ｈｅｔ ｍｉｄｄｌｅ ａｒｉｄ ｒｅｇｉｏｎ ｏｆＮｉｎｇｘｉａ．Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｉｎｄｉ— ｃａｔｅｄ ｔｈａｔ ｒａｄｉａｌ ｇｒｏｗｔｈ ｏｆ ｔａｂｕｌａｅｆｏｒｍｉｓ ｉｓ ｍｏｒｅ ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ｔｏ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｃｈａｎｇｅ ｔｈａｎ ｔｈａｔ ｏｆ尸ｃｒａｓｓ的ｈ＇ａ． Ｎａｔｕｒａｌ ｆａｃｔｏｒｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｗａｔｅｒ ａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｈｅａｔ ａｔ ｔｈｉｓ ｅｌｅｖａｔｉｏｎ ａｒｃ ｍｏｒｅ ｓｕｉｔｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｇｒｏｗｔｈ ｏｆＰ ｃｒａｓＭｆｏｌｉａ．ａｎｄ ａｒｅ ｍｏｒｅ ａｄｖａｎｔａｇｅｏｕｓ ｔｏ ｉｔｓ ｒｅｎｅｗａｌ ａｎｄ ｓｕｃｃｅｓｓｉｏｎ．Ｐ ｃｒａｓｓｉｆｏｌｉａ ｉｓ ｐｒｏｂａｂｌｙ ｔｈｅ ｂｅｔｔｅｒ ｏｆ ｔｈｅ ｔｗｏ ｓｐｅｃｉｅｓ ｆｏｒ ｐｒｏｔｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｆｏｒｅｓｔ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ｃｏｎｓｅｒｖｉｎｇ ｗａｔｅｒ ｉｎ ｔｈｅ Ｌｕｏｓｈａｎ ｄｅｓｅｒｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ ａｒｅａ．Ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ ｏｆ ｃｒａｓｓｆｏｌｉａ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｓ ｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｔｌｙ ｗｉｔｈ ａｖｅｒａｇｅ ＮＤＶｌ ｆｏｒ Ａｐｒｉｌ－Ｍａｙ ＿０．６４１，Ｐ＜（】．Ｏ１），ａｎｄ ｂｏｔｈ ｏｆｔｈｅｍ ａｒｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄ ｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙ ｂｙ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｉｎ Ａｐｒｉｌ－Ｍａｙ． ｈｅ ｒｅｃｏｎｓｔＴｒｕｃｔｅｄ ＮＤⅥｆｏｒ １ ９２３－２００７ ｓｈｏｗｓ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ １ｏｗ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｃｏｖｅｒ ｏｃｃｕｒｒｅｄ ｉｎ ｔｈｅ １ ９２０ｓ一１ ９３０ｓ．ｔｈｅ １ ９６０ｓ－１ ９７０ｓ．ａｎｄ ｔｈｅ ｅａｒｌｙ ２ １ ｓｔ ｃｅｎｔｕｒｙ．Ｔｈｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ＮＤＶＩ ｂｅｔｔｅｒ ｒｅｆｌｅｃｔｅｄ ｈｅ ｄｒｏｕｇｈｔｔ ｃｌｉｍａｔｅ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｐｉｃｅａ ｃｒａｓｓｉｆｏｌｉａ；Ｐｉｎｕｓ ｔａｂｕｌａｅｆｏｒｍｉｓ；ｔｒｅｅ．ｒｉｎｇ；ｄｒｏｕｇｈｔ １ Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ （Ｔｕｃｋｅｒ ｅｔ ａ１．，ｌ ９８６；Ｆａｎｇ ｅｔ ａ１．，２００４；Ｌｕｏ ｅｔ ａ１．，２００９）． Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｉｓ ｄａｔａ．ｒｅｃｏｒｄｅｄ ｓｉｎｃｅ ｔｈｅ ｌ ９８０ｓ．ｉｓ ｕｎａｂｌｅ ｔｏ ｐｒｏｖｉｄｅ ｄａｔａ ａｂｏｕｔ ｅａｒｌｉｅｒ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ． Ｔｒｅｅ．ｒｉｎｇ ｄａｔａ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｂｒｏａｄｌｙ ｕｓｅｄ ｉｎ ｈｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｔｐａｌｅｏｃｌｉｍａｔｅ，ａｌｌｏｗｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ Ｔｈｅ ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ ｄｉｆｅｒｅｎｃｅ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｉｎｄｅｘ（ＮＤＶＩ）， ｄｅｆｉｎｅｄ ｂｙ ｎｅａｒ－ｉｎｆｒａｒｅｄ ａｎｄ ｒｅｄ ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓ— ｉｎｇ ｉｍａｇｅｓ．ｒｅｆｌｅｃｔｓ ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ｌａｎｄ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ（Ｗａｎｇ ｅｔ ａＬ，２００５；Ｔａｎｇｅｔａ１．，２００６）．Ｉｔｉｓ ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｔｏｂｅｔｈｅｍｏｓｔ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｎｄｅｘ ｆｉｏｒ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｎｄ ａｇｌｏｂａｌ ｖｅｇｅ— ｔａｔｉｏｎ ｃｏｖｅｒａｇｅ ａｎｄ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｃｈａｎｇｅ， ｗｉｈ ｗｉｔｄｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ （Ｔｒｅｙｄｔｅ ｅｔ ａ１．，２００６），ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ（Ｇｕｒｓｋａｙａ ｅｔ ａ１．， ２０１２）。ｔｈｅ Ｐａｌｍｅｒ Ｄｒｏｕｇｈｔ Ｓｅｖｅｒｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ（Ｃｏｏｋ ｅｔ ａ１．， ２０１０），ｓｔｒｅａｍｆｌｏｗ（Ｃｏｏｋ ｎｄ ａＪａｃｏｂｙ，１９８３）ａｎｄ ｓｅａ ｓｕｒ． ｆａｃｅ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ（Ｄ’Ａｒｒｉｇｏ ｅｔ ａ１．，１９９３）．Ｓｔｕｄｉｅｓ ｏｎ ｎａｔ． ＹａＪｕｎ Ｗａｎｇ ｅｔ ａｌ，２０１４／Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ｉｎ Ｃｏｌｄ ａｎｄ Ａｒｉｄ Ｒｅｇｉｏｎｓ，６（１）：００３０—００３６ ３１ ｕｒａｌ ｄｉｓａｓｔｅｒｓ ｂｙ ｔｒｅｅ—ｒｉｎｇ ｄａｔａ，ｓｕｃｈ ａｓ ｇｌａｃｉｅｒ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ ｇｒｏｗｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｈａｂｉｔａｔ，ａｎｄ ｒｅｖｅａｌｅｄ ｐａｓｔ （Ｌｕｃｋｍａｎ，１ ９９３），ｖｏｌｃａｎｉｃ ｅｘｐｌｏｓｉｏｎｓ ｆＢｒｉｆｆａ，ｌ ９９８） ｅａｒｔｈｑｕａｋｅｓ（Ｓｈｅｐｐａｒｄ ａｎｄ Ｗｈｉｔｅ，１ ９９５） ａｎｄ ｐｅｓｔ ｐｌａｇｕｅｓ（Ｓｗｅｔｎａｍ ａｎｄ Ｌｙｎｃｈ，１ ９９３）ｈａｖｅ ａｌＪ ａｃｈｉｅｖｅｄ ｇｏｏｄ ｒｅｓｕｌｔｓ．Ｈｉ 一ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｂｏｕｔ ｐａｓｔ ｅｎ． ｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｃｈａｎｇｅ ｃａｎ ａｌｓｏ ｂｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｆｒｏｍ ｈｉ曲一ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ＮＤＶＩ ｃｈａｎｇｅｓ ｂｙ ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ ｏｆ Ｐ Ｃｒａｓ— ｓｉｆｏｌｉａ．Ｔｈｉｓ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｅｎｖｉ． ｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ｔｈｉｓ ｆｒａｇｉｌｅ ａｒｅａ ａｎｄ ｒｅｇｉａｎａｌ ｒｅ． ｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｇｌｏｂａｌ ｃｈａｎｇｅ，ａｎｄ ｏｆｆｅｒｓ ｍａｔｅｒｉａｌ ｔｈａｔ ｍａｙ ｂｅ ｂｅｎｅｆｉｃｉａｌ ｔｏ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｔｈｅ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｏｆ ｆｏｒｅｓｔ ｃｏｍｍｕ— ｎｉｔｉｅｓ ａｎｄ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｒｅｎｅｗａ１． ２ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄｓ ｔｒｅｅ．ｒｉｎｇ ｄａｔａ． Ｔｈｅ Ｌｕｏｓｈａｎ Ｍｏｕｎｔａｉｎｓ，ｓｕｒｒｏｕｎｄｅｄ ｂｙ ｄｅｓｅｒｔｉｉｆｅｄ １ａｎｄ，ｌｉｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｍｉｄｄｌｅ ａｒｉｄ ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｈｅ Ｎｉｔｎｇｘｉａ Ｈｕｉ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｒｅｇｉｏｎ，ｂｏｒｄｅｒｉｎｇ ｔｈｅ Ｔｅｎｇｇｅｒ Ｄｅｓｅｒｔ ａｎｄ ｈｅ Ｍｕ Ｕｓｔ Ｄｅｓｅｒｔ．Ｔｈｅ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｉｎ ｔｈｉｓ ｒｅｇｉｏｎ ｉｓ ｒｆａｇｉｌｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｇｒｏｗｔｈ ｉｓ ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ｔｏ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｃｈａｎｇｅ．Ｔｈｅ ｒｅａｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｒｅｅ ｒａｄｉａｌ ｇｒｏｗｔｈ ｔｏ ｈｅ ＴＬｕｏｓｈａｎ Ｍｏｕｎｔａｉｎｓ（Ｆｉｇｕｒｅ １１ ｒａｅ １ｏｃａｔｅｄ ｉｎｌａｎｄ． ｆａｒ ｆｒａｍ ｔｈｅ ｏｃｅａｎ，ａｎｄ ｈｅ ｔｃｌｉｍａｔｅ ｉｓ ｄ Ｔｈｅ ｍａｉｎ ｐｅａｋ ｉｓ ２，６２４．５ ｍ ａ．ｓ．１．，ｗｉｔｈ ａｎ ａｖｅｒａｇｅ ｅｌｅｖａｔｉｏｎ ｏｆ １．０６５ ｍ． ｈｅ ｖｅｒＴｔｉｃａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｉｓ ｄｉｓｔｎｃｔｌｉｙ ｚｏｎｅｄ ｗｉｈ ｔｎｃｒｉｅａｓｉｎｇ ｅｌｅｖａｔｉｏｎ，ｆｒｏｍ ｄｅｓｅｒｔ ｒａｓｓｇｌａｎｄ ｔｏ ｓｈｒｕｂｌａｎｄ，ｂｒｏａｄｌｅａｆ ｆｏｒｅｓｔ，ｃｏｎｉｆｅｒｇｏｒｏａｄｌｅａｆ ｆｏｒｅｓｔ ａｎｄ ｃｏｎｉｆｅｒ ｆｏｒｅｓｔ．Ｔｈｅ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｓｉｔｅ ｗａｓ ｉｎ ａ ｓｅｍｉ—ａｒｉｄ ｒｅａ ａｗｉＩｈ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｌｙ ｌｏｗ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ． ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ（Ｗａｎｇ ｅｔ ａ１．，２０ １ ０）ａｎｄ ｈｅ ｔＰａｌｍｅｒ Ｄｒｏｕｇｈｔ Ｓｅｖｅｒｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ（Ｗａｎｇ ｅｔ ａ１．。２０１３）ｈａｓ ｂｅｅｎ ｓｔｕｄｉｅｄ．ｂｕｔ ｔｈｅｒｅ ａｒｅ ｎｏ ｒｅｐｏｒｔｓ ｏｆｆ ｔｈｅ ｒｅａｃｔｉｏｎ ｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｔｒｅｅ ｓｐｅ— ｃｉｅｓ ｇｒｏｗｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ｓａｎｑｅ ｈａｂｉｔａｔ ｔｏ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ＮＤⅥａｎｄ ｒｔｅｅ—ｉｒｎｇ ｗｉｄｔｈ．Ｔｈｅ ｐｒｅ． ｓｅｎｔ ｓｔｕｄｙ ｅｘｐｌｏｒｅｄ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ＮＤＶＩ ａｎｄ ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ ｏｆ Ｐ ｔａｂｕｌａｅｆｏｒｍｉｓ ａｎｄ Ｐｉｃｅａ ｃｒａｓｓ｛ｆＯ．ｉ ０５．５。Ｅ Ｚ １ ０６．０。Ｅ １ ０６．５。Ｅ １ ０７０。Ｅ ．１ ０７．５。Ｅ １ ９ 。。 、－ａ Ｊ１ｃｈｉｏ Ｚ ０ ｔｔ－５． 妻 、ＩＤ－ ｚ ｎ ｉｎｇ ｒ ｆ 』 Ｉ ｕｏｓｈｌｎ Ｍｔ － ｃ 、 ，， 、 Ｃｈｉｎａ Ｚ Ｄ－－ － ｊ，、’，，、，、、～ 、 ， ， ＇ Ｊ、 、 ， 、 、 Ｌｅｇｅｎｄ － －三一ｉ¨＿ ： ， ， ＿｜｜ｒ Ｔｏｎｊ ； Ｍ㈣０Ｉ ，’ 、、 ▲ Ｓａｍｐｌｉｎｇ ｓｉｔｅ 口ＮＤＶＩ ｒｅ￣ｉｏｎ ’ ｛ｍｎｇ ● Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｔａｔｉｏｎ ０ ， ０ 西 Ｚｈａｎｇｌｉａｙｕａｎ ， ， ． 。 一一一Ｐｒａｙ ｎｃ１ａｌ ｂｔｍａｄａｒｉｃｓ Ｆｉｇｕｒｅ１ Ｌｏｃａｔｉｏｎｓｏｆｓｔｕｄｙａｒｅａａｎｄ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｓｉｔｅ ｈｅ ｔＴｒｅｅ－ｒｉｎｇ ｃｏｒｅｓ ｗｅｒｅ ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｕｐｐｅｒ ｄｉｓ． ｈｅ ＣｏＦＥＣＨＡ ｔｑｕａｌｉｔｙ ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｒｏｇｒａｍ（Ｈｏｌｍｅｓ．１ ９８３）． Ａｓ ａ ｒｅｓｕｌｔ．ｓｏｍｅ ｃｏｒｅｓ ｗｅｒｅ ｅｘｃｌｕｄｅｄ ｄｕｅ ｔｏ ｌｏｗ ｃｏｒｒｅ— ｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｉｃｉｆｅｎｔｓ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｓｅｑｕｅｎｃｅ， ｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｌｉｍｉｔ ｏｆ Ｐ ｍｂｕｌａｅｆｏｒｍｉｓ（３７。ｌ８ Ｎ．１０６。１６ Ｅ： ２，４００ ｍ）ｉｎ ｔｈｅ仃ａｎｓｉｔｉｏｎ ｚｏｎｅ ｗｈｅｒｅ ＣｒａＳＳ ｆ 矗ｒｓｔ ａｐｐｅａｒｓ．Ｔｈｅｓｅ ｔｒｅｅｓ ｗｅｒｅ １５—２０ ｍ ｉｎ ｈｅｉｇｈｔ，ａｎｄ ｔｈｅ ａｎｏｍａｌｏｕｓ ｖａｌｕｅｓ．ｏｒ ｓｈｏｒｔ Ｊｅｎｇｔｈ．Ｃｈｒｏｎｏｌｏｇｉｅｓ ｗｅｒｅ ｃａｎｏｐｙ ｏｆＰ ｔａｂｕｌａｃｆｏｒｍｉｓ ｎｄ ａＰ ｃｒａｓｓｆ ｆ ｗａｓ ０． 一０．８ Ｍａｎｙ ｐｌａｎｔ ｓｐｅｃｉｅｓ ｗｅｒｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ ｓｈｒｕｂ Ｉａｙｅｒ ａｎｄ ｈｅｒｂ ｌａｙｅｒ ｂｅｎｅａｔｈ ｔｈｅ ｔｒｅｅｓ．Ｔｈｅ ｇｒｏｕｎｄ ｌａｙｅｒ ｗａｓ ｗｅｌｌ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ。ｗｉｔｈ ａ ｓｍａｌｌ ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｉｎｅ ｎｅｅｄｌｅｓ． ｔｅｎ ｅｓｔｈａｂｌｉｓｈｅｄ ｕｓｉｎｇ ｈｅ ｔＡＲＳＴＡＮ ｐｒｏｇｒａｍ（Ｃｏｏｋ ｎｄ ａＨｏｌｍｅｓ，１ ９８６）．Ｔａｋｉｎｇ ｉｎｔｏ ａｃｃｏｕｎｔ ｔｈｅ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｏｆ ｒｔｅｅ ｇｒｏｗｔｈ ｖｅｎｄｓ ｐｒｏｄｕｃｅｄ ｂｙ ｇｅｎｅｔｉｃ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ａ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎ（Ｆｒｉｔｔｓ．１ ９７６）ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｉｆｔｔｈｅｔｒｅｅ ｇｒｏｗｔｈｆｉｅｎｄａｎｄ ｒｅｍｏｖｅｔｈｅｆｉｅｎｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅ Ｏｎｅ Ｏｒ ｔｗｏ ｃｏｒｅｓ ｗｅｒｅ ｔａｋｅｎ ｆｒｏｍ ｅａｃｈ ｏｆ ２０ Ｐ ｔａｂｕ— ｌａｅｆｏｒｍｉｓ ａｎｄ ２０ Ｐ ｃｒａｓｓｉｆｏ｛ｉａ ｆｌｅｅｓ ｏｎ ａ ｐａｒｔｌｙ ｓｈａｄｅｄ ｓｌｏｐｅ． ｓｔａｎｄａｒｄ ｃｈｒａｎａｌｏｇｉｅｓｆｏｒｂｏｔｈＰ ｃｒａｓｓｉｆｏｔｉａ（ＬＳ１１ ａｎｄ ｔａｂｕｌａｃｆｏｒｍｉｓｆＬｓ２）ｗｅｒｅ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄｆＦｉｇｕｒｅ２ Ｔａｂｌｅ １１＿ Ｔｒｅｅ—ｒｉｎｇ ｔｈｅｏｒｙ ｇｅｎｅｒａｌｌｙ ｐｏｓｉｔｓ ｔｈａｔ ｈｉｇｈｅｒ ｖａｌｕｅｓ ０ｆ ＭＳ ＣＣ、ａｎｄ ＥＰＳ ｉｎｄｉｃａｔｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｔｒｅｅ ｇｒｏｗｔｈ ｉｓ ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ｔｏ ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｅ ｆａｃｔｏｒｓ；ｔｈｅ ｓａｍｐｌｅｓ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｃｏｎｔａｉｎ ｍｏｒｅ ｐｏｐｕｌ￣ｉｏｎ ｓｉｇｎａｌｓ ｏｆ仃ｅｅ ｇｒｏｗｔｈ． Ａｌｔｈｏｕｇｈ ｔｈｅ ｃｏｒｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｈｅ ｔＬＳ １ ｃｈｒｏｎｏｌｏｇｙ ｉｓ ｉｕｓｔ Ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ ｃｏｍｍｏｎ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ ｆｏｒ ｔｒｅｅ—ｉｒｎｇ ａｎａｌｙｓｉｓ （Ｓｔｏｋｅｓ ａｎｄ Ｓｍｉｌｅｙ，１９６８），ｔｈｅ ｃｏｒｅｓ ｗｅｒｅ ｄｒｉｅｄ，ｆｉｘｅｄ ａｄ ｐｏｌｎｉｓｈｅｄ，ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｗｉｄｔｈ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｂｙ ａ ＬＩＮＴＡＢ ｉｒｎｇ ｗｉｄｔｈ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｄｅｖｉｃｅ ｗｉｔｈ ａ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｏｆ ０．０Ｉ ｎ１ｍ．Ｃｒｏｓｓ—ｄａｔｉｎｇ ｎｄ ａｍｅａｓｕｒｅｄ ｒｅｓｕｌｔｓ ｗｅｒｅ ｔｅｓｔｅｄ ｕｓｉｎｇ ３２ ＹａＪｕｎ Ｗａｎｇ ｅｔ ａ１ ２０１４／Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ｉｎ Ｃｏｌｄ ａｎｄ Ａｒｉｄ Ｒｅｇｉｏｎｓ，６（１）：００３０—００３６ ２２ ｃｏｒｅｓ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ＭＳ，ＣＣ，ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ｔｈｅ ｃｏｒｅｓ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｃａｎ ｂｅｔｔｅｒ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔ ｔｈｅ ｇｒｏｗｔｈ ｃｈａｒａｃ— 一鲁ｐＩ≥ 盛 Ｉ。０．Ｉ ｄｏｗｎｌｏａｄｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｎｄ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｄａｔａ Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｒ Ｗｌｅｓｔ Ｃｈｉｎａ．Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ ｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ Ｐ ｃｒａｓｓｉｆｏｌｉａ ｉｎ ｔｈｅ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｓｉｔｅ，ａｎｄ ｓｏｍｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｎ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｃｈａｎｇｅ ｃａｎ ｂｅ ｄｒａｗｎ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ＬＳ １ ｃｈｒｏｎｏｌｏｇｙ． Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ（ｈｔｔｐ：／／ｗｅｓｔｄｃ．ｗｅｓｔｇｉｓ． ａｃ．ｃｎ）．Ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ＮＤＶＪ ｄａｔａｂａｓｅ ｗａｓ ８ ｋｍ ａｎｄ ｔｈｅ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｗａｓ １ ５ ｄａｙｓ． Ｔｈｅ ＮＤＶＩ ｄａｔａ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｗｅｒｅ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ０．５。×０．５。ｒｅｇｉｏｎ ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ｔｈｅ ｃｏｒｉｎｇ ｓｉｔｅ．Ｔｈｅ ｒｅ— ｇｉｏｎａｌ ＮＤＶ１ ｗａｓ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｂｙ ａｖｅｒａｇｉｎｇ ｔｈｅ ＮＤＶｌ ｖａｌ— ｕｅｓ ｏｆ ａｌｌ ｈｅ ｔｐｉｘｅｌｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｒｅｇｉｏｎ．Ｔｈｅ ｍａｘｉｍｕｍ ｏｆｔｈｅ ｔｗｏ ＮＤＶＩ ｖａｌｕｅｓ ｉｎ ｏｎｅ ｍｏｎｔｈ ｗａｓ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ａｓ ｔｈｅ ｍｏｎｔｈｌｙ ＮＤＶＩ ｖａｌｕｅ 厶 ２．３ Ｃｌｉｍａｔｅ ｄａｔａ 量 日 Ｄａｔａ ｆｏｒ ｔｈｅ ｍｏｎｔｈｌｙ ａｖｅｒａｇｅ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ａｎｄ ｍｏｎｔｈｌｙ ｔｏｔａｌ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ａｒｏｕｎｄ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ ｆｏｒ １ ９８ １ ００７ ｗａｓ ｒｅｔｒｉｅｖｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ Ｔｏｎｇｘｉｎ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇ— ∽ ｉｃａｌ Ｓｔａｔｉｏｎ（３６。５９ Ｎ １ ０５。５４ Ｅ：ｌ，３４５ ｍ）．Ａｎｎｕａｌ ｐｒｅ． ｃｉｐｉａｔｉｔｏｎ ｗａｓ ２６７．０ ｍｍ：ｆｒｏｍ Ｊｕｎｅ ｔｏ Ａｕｇｕｓｔ，ｉｔ ｗａｓ １ ５６．７ ｍｍ，ｏｒ ５８．７％ｏｆ ｔｈｅ ａｎｎｕａｌ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｍｏｓｔ ｏｆ ｗｈｉｃｈ ｆｅ１１ ｉｎ Ａｕｇｕｓｔ．Ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ａｎｎｕａｌ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ Ｙｃａｒ ｗａｓ ９．５。Ｃ：ｔｈｅ ｈｉｇｈｅｓｔ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓ ｏｃｃｕｒｒｅｄ ｉｎ Ｊｕｌｙ， ａｖｅｒａｇｉｎｇ ２３．３。Ｃ． Ｆｉｇｕｒｅ ２ Ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ ｃｈｒｏｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｓａｍｐｌｅ ｄｅｐｔｈ．Ｔｈｅ ｓｏｌｉｄ ｌｉｎｅ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓ ｔｈｅ ｙｅａｒｌｙ ｖａｌｕｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｄｏｔｔｅｄ ｌｉｎｅ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｓａｍｐｌｅ ｄｅｐｔｈ；ｔｈｅ ａｒｒｏｗ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｙｅａｒ ｆｏｒ ｗｈｉｃｈ ｔｈｅ ｃｏｅｆｉｃｉｆｅｎｔ ｏｆ ｓｕｂｓａｍｐｌｅ ２．４ Ｍｅｔｈｏｄｓ Ａ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｗａｓ ｐｅｒｆｏｒｍｅｄ ｔｏ ａｎａｌｙｚｅ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ＮＤＶＩ．ｃｌｉｍａｔｅ ｆａｃｔｏｒｓ．ａｎｄ ｔｒｅｅ—ｒｉｎｇ ｓｉｇｎａｌ ｓｔｒｅｎｇｔｈ ｆＣｓｓｓ）ｗａｓ＞０．８０ ２．２ ＮＤＶ／ｄａｔａ ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ ＮＤＶＩ １ ５一ｄａｙ ｆｍａｘｉｍｕｍ）ｃｏｍｐｏ— ｗｉｄｔｈ，ａｎｄ ａ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｗａｓ ｃａｒｒｉｅｄ ｏｕｔ ｔｏ ｄｅ— ｖｅｌｏｐ ｔｈｅ ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ ｅｑｕａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｔｒｅｅ—ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ ａｎｄ ＮＤＶＩ．Ｔｈｅ ｅｑｕａｔｉｏｎ ｗａｓ ｃｒｏｓｓ—ｖａｌｉｄａｔｅｄ ｆＷａｌｐｏ１ ａｎｄ Ｍｙｅｒｓ，１ ９８５；Ｌｉｕ ａｎｄ Ｓｈａｏ，２００３）ｓｉｎｃｅ ｔｈｅ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｄａｔａ ｓｐａｎｎｅｄ ｏｎｌｙ ２６ ｙｅａｒｓ． ｓｉｔｅ ｄａｔａ ｆｏｒ Ａｕｇｕｓｔ ｏｆ １９８１ ｔＯ Ｄｅｃｅｍｂｅｒ ｏｆ ２００６ ｗｅｒｅ Ｔａｂｌｅ １ Ｓａｍｐｌｅ ｓｉｔｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ｏｒ ｆｈｅ ｔｃｈｒｏｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｎｏｔｅｓ：ＣＮ ｒｅｆｅｒｓ ｔｏ ｃｏｒｅ ｎｕｍｂｅｒ；ＭＳ ｉｓ ｍｅａｎ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ；ＳＤ ｉｓ ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ；ＣＩ ｉｓ ｃｏｍｍｏｎ ｉｎｔｅｒｖａｌ，ＣＣ ｉｓ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｆｏｒ ａｌｌ ｃｏｒｅｓ ＥＰＳ ｉｓ ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ；Ｃｓｓｓ ｉｓ ｔｈｅ ｃｏｅｆｉｃｉｅｎｔｆ ｏｆｓｕｂ—ｓａｍｐｌｅ ｓｉｎａｌｇ ｓ￣ｅｎｇｔｈ． ３ Ｒｅｓｕｌｔｓ ｂｅｇｉｎｎｉｎｇ ｔｏ ｅｎｔｅｒ ｔｈｅ ｗｉｌｔｅｄ ｐｅｒｉｏｄ．Ｍｏｓｔ ｏｆ ｔｈｅ ｖｅｇｅｔａ ｔｉｏｎ ｓｔｏｐｐｅｄ ｇｒｏｗｉｎｇ ｉｎ Ｎｏｖｅｍｂｅ￣ｇｉｖｉｎｇ ａｎ ＮＤＶＩ ３．１ ＮＤＶＩｃｈａｎｇｅｉｎｏｎｅｙｅａｒ ｃｌｏｓｅ ｔｏ ｈａｔｔ ｉｎ Ｍａｙ．Ｔｈｅ Ｄｅｃｅｍｂｅｒ ａｎｄ Ｊａｎｕａｒｙ ＮＤＶｌ ｖａｌｕｅｓ ｓｈｏｗｅｄ ｎｏ ｍｅａｓｕｒａｂｌｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ．Ｔｈｅ ＮＤＶＩ ｖａｌｕｅｓ ｆｒｏｍ Ａｐｒｉｌ ｔｏ Ｎｏｖｅｍｂｅｒ ｗｅｒｅ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｆｏ１ １ｏｗｉｎｇ ａｎａｌｙｓｉｓ． ３．２ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ＮＤＶＩａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｂｅｔｗｅｅｎＮＤＶＩａｎｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ Ｔｈｅ ａｎｎｕａｌ ｃｈａｎｇｅ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ＮＤＶＩ（Ｆｉｇｕｒｅ ３１ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ＮＤＶＩ ｖａｌｕｅｓ ｉｎ Ｊａｎｕａｒｙ，Ｆｅｂｒｕａｒｙ，ａｎｄ Ｍａｒｃｈ ｓｌｉｇｈｔｌｙ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ．ａｎｄ ｈｅ ｔｍｉｎｉｍｕｍ ｗａｓ ｉｎ Ｍａｒｃｈ．Ｔｈｅ Ａｐｒｉｌ ＮＤＶＩ ｆ０．１０４３）ｗａｓ ｓｌｉｇｈｔｌｙ ｈｉｈｅｒｇ ｔｈａｎ ｔｈａｔ ｉｎ Ｍａｒｃｈ ｆ０．１０２２） ｉｍｐｌｙｉｎｇ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｗａｓ ｂｅｇｉｎ． ｎｉｎｇ ｔｏ ｇｒｏｗ：ｉｎ Ｍａｖ ｉｔ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ｍｏｒｅ ｒａｐｉｄｌｙ，ａｎｄ ｉｔ ｂｅｇａｎ ｔｏ ｓｈｏｗ ａｎ ｏｂｖｉｏｕｓ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｆｒｏｍ Ｊｕｎｅ ｔｏ Ａｕｇｕｓｔ， ｗｈｅｎ ｉｔ ｒｅａｃｈｅｄ ｉｔｓ ｍａｘｉｍｕｍ ｖａｌｕｅ．Ｆｒｏｍ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ ｔｈｅ Ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ ｗｅｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ ｂｅｔｗｅｅｎ ＮＤＶＩ ａｎｄ ｍｏｎｔｈｌｙ ｐｒｅｃｉｐｉｔｔｉａｏｎ，ａｎｄ ｂｅｔｗｅｅｎ ＮＤＶＩ ａｎｄ ｔｅｍｐｅｒａ— ｔｕｒｅ，ｆｏｒ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｍｏｎｔｈ ａｎｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｐｒｅｖｉｏｕｓ ｔｗｏ ＮＤＶＩ ｖａｌｕｅ ｇｒａｄｕａｌｌｙ ｒｅｄｕｃｅｄ ａｓ ｔｈｅ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｗａｓ ＹａＪｕｎ Ｗａｎｇ ｅｔ ａ１．，２０１４／Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ｉｎ Ｃｏｌｄ ａｎｄ Ａｒｉｄ Ｒｅｇｉｏｎｓ，６（１）：００３０—００３６ ３３ ｍｏｎｔｈｓ．Ｔｈｅ ｃａｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ＮＤＶＩ ａｎｄ ｐｒｅｃｉｐｉｔａ． ｔｉｏｎ ｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄ ｔｈａｔ ＮＤＶｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｍｏｒｅ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ｗｉｔｈ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｌａｓｔ ｍｏｎｔｈ ａｎｄ ｔｈｅ ｍｏｎｔｈ ｂｅ— ｏｒｅｔｈｅ１ａｓｔｔｆｈａｎｗｉｔｈｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔｍｏｎｔｈ． Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｇｒｏｗｔｈ ｈａｓ ａ ｌａｇ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ： ｒａｉｎ ｓｉｇｎｉｉｃａｆｎｔｌｙ ａｆｆｅｃｔｅｄ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｃｏｖｅｒａｇｅ ｉｎ ｔｈｅ ｏｌｌｏｗｉｎｇ ｍｏｎｔｈ，ａｎｄ ａｌｓｏ ｈａｄ ａｎ ｏｂｖｉｏｕｓ ｉｆｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｎ ｃｏｖｅｒａｇｅ ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｃｃｅｅｄｉｎｇ ｍｏｎｔｈ．Ｔｈｅ ｃａｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｔｏ Ｎｏｖｅｍｂｅｒ（Ｆｉｇｕｒｅ ４ｃ）ｗａｓ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｌｙ ｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｔ．Ｔｈｅ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｗｉｔｈ Ｍａｙ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｗａｓ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｈｉｇｈ．Ｆｕｒｔｈｅｒ ａｎａｌｙｓｉｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｒｅｅ—ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙ ａｎｄ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ｗｉｔｈ ｓｐｒｉｎｇ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ．Ｗｉｄｅ ｒｉｎｇｓ ｄｅｖｅｌｏｐ ｗｈｅｎ ｓｐｒｉｎｇ ｐｒｅｃｉｐｉａｔｉｏｎ ｉｔｎｃｒｅａｓｅｓ．Ｔｈｅ ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ ｃａｒｒｅｌａｔｅｄ ｎｅｇａｔｉｖｅｌｙ ｗｉｔｈ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｉｎ ｍｏｓｔ ｍｏｎｔｈｓ，ａｐｐｒｏａｃｈｉｎｇ ｔｈｅ ０．０５ ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｌｅｖｅｌ ｉｎ Ｊｕｌｙ． Ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｒｅｅ．．ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ ｏｆ Ｒ ｔａｂｕ．． ｆＦｉｇｕｒｅ ４ａ）ｗａｓ ｃｌｅａｒｌｙ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｉｎ ｍｏｓｔ ｍｏｎｔｈｓ ｅｘｃｅｐｔ Ａｐｒｉｌ．ｗｈｅｎ ＮＤＶＩ ｎｅｇａｔｉｖｅｌｙ ｃａｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｐｒｅｃｉｐｉｔａ． ｔｉｏｎ ｉｎ Ｆｅｂｒｕａｒｙ，Ｍａｒｃｈ ａｎｄ Ａｐｒｉｌ．Ｆｏｒ ｅｘａｍｐｌｅ ｓｉｇｎｉｆ－ ｉｃａｎｔ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｗａｓ ｆｏｕｎｄ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ Ｍａｙ ＮＤＶＩ ａｎｄ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｉｎ Ｍａｒｃｈ ＜０．Ｏ１），Ａｐｒｉｌ ＜０．ｏ １），ａｎｄ Ｍａｙ ＜０．０５）； ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ Ｊｕｎｅ ＮＤＶＩ ａｎｄ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｉｎ Ａｐｒｉｌ ＜０．０ １），Ｍａｙ ＜０．Ｏ １），ａｎｄ Ｊｕｎｅ ＜０．０５）：ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ Ｊｕｌｙ ＮＤＶＩ ａｎｄ ｐｒｅｃｉｐｉｔａ． ｔｉｏｎ ｉｎ Ｍａｙ ＜０．０１）ａｎｄ Ｊｕｎｅ ＜０．０５）：ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ Ａｕｇｕｓｔ ＮＤＶＩ ａｎｄ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｉｎ Ｊｕｌｙ；ａｎｄ ｄｕｒｉｎｇ ｂｏｔｈ ｔｈｅ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ ＮＤＶＩ ａｎｄ Ｏｃｔｏｂｅｒ ＮＤＶＩ ａｎｄ ｐｒｅｃｉｐｉｔａ． ｔｉｏｎ ｉｎ Ａｕｇｕｓｔ ＜０．０１）． ０．２４ ０．２１ ０．１ ８ 凸 ｚ ０ １ ５ ０．１２ ０ ０９ Ｊａｎ． Ｍａｒ Ｍａｙ Ｊｕ１． Ｓｏｐ Ｎｏｖ Ｍｏｎｔｈ Ｆｉｇｕｒｅ ３ Ａｎｎｕａｌ ｍｏｎｔｈｌｙ ＮＤＶＩ Ｄｕｅ ｔｏ ｔｈｅ ａｒｉｄ ｃｌｉｍａｔｅ ｉｎ ｔｈｉｓ ｒｅｇｉｏｎ．ｈｉｇｈｅｒ ｔｅｍｐｅｒ． ａｔｕｒｅｓ ｃａｕｓｅ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ｗａｔｅｒ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ ｔｈｒｏｕｇｈ ｅｖａｐ— ｏｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ．ａｎｄ ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ ｌｅｓｓ ａｖａｉｌａｂｌｅ ｍｏｉｓｔｕｒｅ ｆｏｒ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｇｒｏｗｔｈ ａｎｄ ａ ｌｏｗｅｒ ＮＤＶＩ ｄｕｅ ｔｏ ｔｈｅ ｒｅｄｕｃｅｄ ｇｒｏｗｔｈ ｒａｔｅ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｃａｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ ｂｅ ｗｔｅｅｎ ＮＤＶＩ ａｎｄ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ（Ｆｉｇｕｒｅ ４ｂ１ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ＮＤⅥｈａｄ ａ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｉｎ ｍｏｓｔ ｍｏｎｔｈｓ．ｒｅａｃｈｉｎｇ ｔｈｅ ０．０５ ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ １ｅｖｅｌ ｉｎ Ｊｕｌｙ ａｎｄ Ｏｃｔｏｂｅｒ．ＮＤＶＩ ｎｅｇａｔｉｖｅｌｙ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｔｅｍｐｅｒａ— ｔｕｒｅ ｊｎ ｅｉｔｈｅｒ ｏｎｅ ｏｒ ｗｔｏ ｍｏｎｔｈｓ ｅａｒｌｉｅｒ：ｆｏｒ ｅｘａｍｐｌｅ，ｔｈｅ ＮＤＶＩ ｉｎ Ｊｕｎｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｉｎ Ｍａｙ；ｔｈｅ ＮＤＶＩ ｉｎ Ａｕｇｕｓｔ ｃａｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｉｎ Ｊｕｌｙ（ ＜０．０ ｌ １：ｔｈｅ ＮＤＶＩ ｉｎ Ｊｕｌｙ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｈｔ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｉｎ Ｍａｙ；ａｎｄ ｔｈｅ ＮＤＶＩ ｉｎ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｔｅｍ— ｐｅｒａｔｕｒｅ ｉｎ Ｊｕ１ｙ（ｐ＜０．０５）． ３．３ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｒｅｅ—ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ ａｎｄｐｒｅｃｉｐｉ－ ｔａｔｉｏｎ，ａｎｄｂｅｔｗｅｅｎ ｔｒｅｅ－ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ ａｎｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ Ｎｅｉｔｈｅｒ ｈｔｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｒｅｅ—ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈｓ ｏｆｒ Ｐ ｃｒａｓｓｉｆｏｌｉａ ａｎｄ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｎｏｒ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｆｒｏｍ Ａｐｒｉｌ １ａｅｆｏｒｍｉｓ ａｎｄ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｒｅｅ．ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ ａｎｄ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｆｒｏｍ Ａｐｒｉｌ ｔｏ Ｎｏｖｅｍｂｅｒ（Ｆｉｇｕｒｅ ４ｄ） ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙ ｗｉｔｈ ｐｒｅｃｉｐ— ｉｔａｔｉｏｎ ｉｎ ｍｏｓｔ ｍｏｎｔｈｓ ｅｘｃｅｐｔ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ，ａｎｄ ｒｅａｃｈｅｄ ｔｈｅ ０．０５ ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｌｅｖｅｌ ｉｎ Ｍａｙ．Ｔｒｅｅ—ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ ｎｅｇａｔｉｖｅｌｙ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｉｎ ｍｏｓｔ ｍｏｎｔｈｓ．ａｎｄ ｓｉｇｎｉｆｉ． ｃａｎｔｌｙ ｃｏｒｒｅｌｔａｅｄ ｗｉｔｈ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｉｎ ＭａＶ ＜０．０ １）ａｎｄ Ｊｕｌｙ ＜０．０１）．Ｉｔ ｃａｎ ｂｅ ｓｅｅｎ ｔｈａｔ ｍｏｒｅ ｒａｉｎ ａｎｄ ｌｏｗｅｒ ｔｅｍｐｅｒａｔｒｕｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｇｒｏｗｔｈ ｓｅａｓｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔＬｌｄｙ ａｒｅａ ｗｅｒｅ ａｄｖａｎｔａｇｅｏｕｓ ｔｏ ｒａｄｉａｌ ｇｒｏｗｔｈ ｏｆＰ ａｔｂｕｌａｅｆｏｒｍｉｓ． Ｉｎ ｓｕｍｍａｒｙ，ｒａｄｉａ１ ｇｒｏｗｔｈ ｏｆ Ｒ ｔａｂｕｌａｅｆｏｒｍｉｓ ｉｓ ｍｏｒｅ ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ｔｏ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｃｈａｎｇｅ ｔｈａｎ ｐ ｃｒａｓｓ旅）ｔ Ｓ，ｎａｍｅｌｙ，ｔｈｅ ｈｙｄｒｏｔｈｅｒｍａｌ ｃｏｎｄｉ— ｔｉｏｎｓ ｉｎ ｔｈｉｓ ｚｏｎｅ ｂｅｔｔｅｒ ｍｅｅｔｓ ｔｈｅ ｇｒｏｗｔｈ ｎｅｅｄｓ ｏｆ ｔｈｅ ｌａｔｔｅｒ．Ｐ ｃｒａｓｓ ）／ ｉＳ ｐｒｏｂａｂｌｙ ｔｈｅ ｂｅｔｔｅｒ ｏｆ ｔｈｅ ｔｗｏ ｓｐｅ— ｃｉｅｓ ｆｏｒ ｐｒｏｔｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｆｏｒｅｓｔ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ｃｏｎｓｅｒｖｉｎｇ ｗａｔｅｒ ｉｎ ｔｈｅ Ｉ ｕｏｓｈａｎ ｄｅｓｅｒｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ ａｒｅａ． ３．４ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ＮＤＶＩａｎｄｔｒｅｅ－ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ Ｔｒｅｅ—ｉｒｎｇ ｗｉｄｔｈｓ ｏｆ Ｐ ｃｒａｓｓ帕妇ｈａｄ ａ ｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｔｌｙ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｃｏｒｒｅｌｔａｉｏｎ ｗｉｈｔ ＮＤＶＩ（Ｆｉｇｕｒｅ ４ｅ）ｉｎ Ｍａｙ ＜０．０ ｌ、：ｉｎ ｐａｒｔｉｃｕｌａｒ，ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅ伍ｃｉｅｎｔ ｗｉｈｔ ａｖｅｒａｇｅ ＮＤＶＩ ｏｆｒＡｐｒｉ】一Ｍａｙｗａｓ ｍａｘｉｍａｌ（ｒ＝０．６４１ Ｐ＜０．００１）． Ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ Ａｐｒｉｌ－Ｎｏｖｅｍｂｅｒ ＮＤＶＩ ａｎｄ ｔｒｅｅ—ｉｒｎｇ ｗｉｄｔｈ ｆｏｒ ｔａｂｕｌａｅｆｏｒｍｉｓ ｗａｓ ａｎａｌｙｚｅｄ （Ｆｉｇｕｒｅ ４ｆ）．Ｔｈｅ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｒｉｎｇ ｗｉｔｄｈ ａｎｄ ＮＤＶＩ ｉｎ Ｍａｙ，Ｊｕｎｅ，Ｊｕｌｙ，Ａｕｇｕｓｔ，ａｎｄ Ｏｃｔｏｂｅｒ ｗｅｒｅ ａｔ ｔｈｅ ０．０１ ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ Ｉｅｖｅ１．Ｆｕｒｔｈｅｒ ａｎａｌｙｓｉｓ ｒｅｖｅａｌｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｍｃｉｅｎｔ ｂｅｔｗｅｅｎ ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ ａｎｄ ａｖｅｒａｇｅ ＮＤＶＩ ｆｏｒ Ａｐｒｉｌ ｔｏ Ａｕｇｕｓｔ ｗａｓ ０．６９３ ＜０．００ １）． Ｔｒｅｅ．ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ ｆｏｒ Ｐ ｔａｂｕｌａｅｆｏｒｍｉｓ ｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｔｌｙ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ＮＤＶＩ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｐｅａｋ ｇｒｏｗｔｈ ｐｅｒｉｏｄ．Ｆｏｒ Ｐ 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ｃｏｅｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ ｆｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｔ（ｒ＝一０．４４３，Ｐ＜０．０５） ａｎｄ ｈｅ ｔｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆ－ ｉｆｃｉｅｎｔ ｂｅｔｗｅｅｎ ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ ｎｄ ａＮＤＶＩ ｉｎ Ａｐｒｉｌ＿ｌⅥａＶ ｗａｓ ｈｉｇｈ（ｒ＝０．６４１，ｐ＜０．００１）．Ｎｏ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｂｙ ｉｒｎｇ ｗｉｄｔｈ ｏｆ Ｐ ｃｒａｓｓｙｂｌｉａ ａｎｄ ｓｆｏｎｇ ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ ｉｎ ｔｈｅ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｒｔｅｅ—ｒｎｇ ｉｗｉｄｔｈ ａｎｄ Ａｐｒｉｌ＿ＩⅥａｖ ＮＤＶＩ ｍａｋｅ ｕｓ ｔｏ ｅｘｔｒａｃｔ ＮＤⅥｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅ ｏｆ ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ ０ｆ Ｐ ｅｑｕａｔｉｏｎ ）ｉｓ ｒ＝０．６４ １ ＜０．ＯＯ １）；ｔｈｅ ｅｘｐｌａｉｎｅｄ ｖａｒｉ— ａｎｃｅ ｉｓ ４１．１％：ｔｈｅ ａｄｉｕｓｔｅｄ ｅｘｐｌａｉｎｅｄ ｖａｒｉａｎｃｅ ｉｓ ３８．６％： ａｎｄ ｈｅ ｔｔｅｓｔ ｖａｌｕｅ Ｆ＝１６．０７ ＜０．ＯＯ１） ｓｈｏｗｉｎｇ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｅｑｕａｔｉｏｎ ｈａｓ ａ ｈｉｇｈ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ．Ｔｈｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｍｅａｓｕｒｅｄＮＤＶＩ ａｒｅ ｓｈｏｗｎ ｉｎ ｆｉｇｕｒｅ ５． ｃｒａｓｓｉｆｏｌｉａ．Ｔｈｉｓ ａｌｓｏ ｃｏｎｆｎｎｓｉ ｔｈｅ ｕｎｉｖｅｒｓａｌｉｔｙ ｏｆａｐｐｌｙ． ｉｎｇ ｔｒｅｅ—ｒｉｎｇ ｄａｔａ ｔｏ ｔｈｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｐａｓｔ ｅｎｖｋｏｎ－ ｍｅｎｔａ１ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ． Ｃｒｏｓｓ—ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｗａｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｔｅｓｔ ｔｈｅ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｅｑｕａｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ａ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｔｅｓｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｔｈｅ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｅｒｒｏｒ ｆＲＥ）ｉｓ ａ ３．５ Ｔｈｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ ｏｆ ａ ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ ｅｑｕａｔｉｏｎ ｂｅ－ ｔｗｅｅｎ ｔｒｅｅ－ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ ａｎｄＮＤＶＩ ｒｅｌｉａｂｌｅ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ ｔｈａｔ ｐｒｅｃｉｓｅｌｙ ｅｘａｍｉｎｅｓ ｔｈｅ ｃｌｉｍａｔｅ ｒｅ— ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｓ ａ ｍｏｒｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ ｔｏｏｌ ｔｈａｎ ｏｔｈｅｒ ｔｅｓｔ ｓａｔｔｉｓｔｉｃｓ（Ｗｕ．１ ９９０）．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ＲＥ＝０－２９． Ｆｏｒ ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ｓｔｕｄｙ，ｔｈｅ ｒｅｅ－ｒｉｔｎｇ ｗｉｄｔｈｓ ｏｆＰ ｃｒａｓｓｉ－ ｇｒｅａｔｅｒｔｈａｎ ０．ｗｈｉｃｈ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｅｑｕａｔｉｏｎ ｆ１） ｓ ａ ｆｅａｓｉｂｌｅ ｍｅａｎｓ ｏｆｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ ＮＤＶｌ４＿ ｃｈａｎｇｅ． 加ｌ ｗｅｒｅ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ａｓ ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ ｆｏｒ ｒｅｃｏｎｓｔｕｃｔｒｉｎｇ 琶 ｏ ７ ０ ７ 鼋 器 ： ８ Ｏ １ 委一０．１ （ｃ） ＋●■一 １ ｅｍｐｅｒａｔｕｒｃ Ｐ ｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏ￣ （）．５ ，（ｄ） ＋Ｐｔｅｃｉｐｉｔａｔｌｏｎ ．一＼一／／ ＼ ．Ｏ．３ Ｏ．１ ０．１ ： ．－Ｊ＂［・ｃｍｐｅｒａｔｕｒ．ｃ 芒： ＿－１－ 。／－ ０．５ ０ ３ ０．３ ０．５ ０．７ （）．７ ０ ６ ０一ｏ ７ －－＿＿ — ０ ５ ０ ４ Ｏ３ Ｏ ２ Ｏ．１ ０．Ｏ Ｆｉｇｕｒｅ ４ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｉｃｆｉｅｎｔｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｍｏｎｔｈｌｙ ＮＤＶＩ ａｎｄ ｃｌｉｍａｔｅ ｄａｔａ ａｎｄ ｂｅｔｗｅｅｎ ｍｏｎｔｈｌｙ ＮＤＶＩ ｎｄ ａｔｒｅ－ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ：（ａ）ＮＤＶＩ ａｎｄ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ；（ｂ）ＮＤＶＩ ａｎｄ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ；（ｃ）ＬＳ １ ａｎｄ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ；（ｄ）ＬＳ２ ｎｄ ａｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ； （ｅ）ＬＳ１ ａｎｄＮＤＶＩ；（ｔ）ＬＳ２ ａｎｄＮＤＶＩ． ｒｅｆｅｒｓ ｔｏ ０．Ｏ１ ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｌｅｖｅｌ； ｒｅｆｅｒｓ ｔｏ ０．０５ ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｌｅｖｅｌ ３．６ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｒｏｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄＮＤ Ｔｈｅ ｙｅａｒ ｆｏｒ ｔｈｅ ｃｏｅｆｎｃｉｅｎｔ ｏｆ ｈｅ ｓｕｂｓａｍｐｌｔｅ ｓｉｇｎａｌ ＞ Ｑ Ｚ ｓｔｒｅｎｇｔｈ（Ｗｉｇｌｅｙ ｅｔ ａ１． １９８４），ＣＳＳＳ＞０．８０ ｗａｓ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ａｓ ｔｈｅ ｂｅｇｉｎｎｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓ ｓｕｄｙ ｔｒｅｃｏｎ— ｓｔｒｕｃｔｅｄ ｔｈｅ ＮＤＶＩ４＿ ｆｒｏｍ １ ９２３ ｔｏ ２００７（Ｆｉｇｕｒｅ ６）． Ｆｉｇｕｒｅ ６ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｃｈａｎｇｅｓ ｈａｖｅ ｏｂｖｉｏｕｓｌｙ ｔａｋｅｎ ｐｌａｃｅ ｓｉｎｃｅ １９２３ ｉｎ ｔｈｅ Ｌｕｏｓｈａｎ Ｍｏｕｎｔａｉｎｓ．Ｐｏｉｎｔｓ ｂｅｌｏｗ ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ＮＤＶＩ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔ ａ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｌｏｗ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ Ｙｅａｒ ｃｏｖｅｒ，ａｎｄ ｔｈｏｓｅ ａｂｏｖｅ ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔ ａ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ Ｆｉｇｕ１．ｅ５ ＣｏｎＷａｓｔｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｒｅｃｏｎｓｍａｃｔｅｄａｎｄｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｄＮＤＶＩ ｈｉｇｈ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｃｏｖｅｒ．Ｔｈｕｓ，ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｈｉｇｈ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ＹａＪｕｎ Ｗａｎｇ ｅｔａ１．，２０１４／Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ｉｎ Ｃｏｌｄ ａｎｄＡｒｉｄ Ｒｅｇｉｏｎｓ，６（１）：００３０—００３６ ３５ ｃｏｖｅｒ ｏｃｃｕｒｒｅｄ ｉｎ ｌ９３ １９３９． １９４４－ｌ９６５． ａｎｄ １ ９７９—１ ９９９．ａｎｄ ｔｈｅｒｅ ｗａｓ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｌｏｗ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｃｏｖｅｒ ＮＤＶＩ４＿５ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｓｉｎｃｅ １ ９２３ ｗａｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｒｅｅ．ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈｓ ｆｒｏｍ Ｐ ｃＦａｓｓｉｆｏｌ／ａ．Ｉｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅｒｅ ｗａｓ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｍｏｒｅ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ ｉｎ ｉｎ Ｉ９２５—１９３５，１９４０－１９４３，１９６６—１９７８，ａｎｄ ２０００＿＿２００５． Ｔｈｅ ａｒｅａ ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｄ ｔｗｏ ｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｔ ｐｅｒｉｏｄｓ ｏｆ ｎｃｒｅａｓ．ｉ ｎｇ ｖｅｇｅｔｉａｔｉｏｎ：１９２８－ｌ ９６１ ａｎｄ １９７５－１ ９８６．ａｎｄ ｔｗｏ ｏｆ １９３６－ｌ９３９．１９４４－１９６５．ａｎｄ ｌ９７９Ｌ一１９９９ ｗｉｔｈ ａ ｈｕｍｉｄ ｃｌｉｍａｔｅ，ａｎｄ ｌｅｓｓ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｉｎ １９２５－ｌ ９３５，ｌ９４０－１９４３， ｄｅｃｒｅａｓｉｎｇ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ：１ ９６ １ ９７４ ａｎｄ １ ９８７－２００３． （） Ｆｉｇｕｒｅ ６ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆＮＤＶｂ＿ｓ ｓｈｏｗｉｎｇ ｉｆｖｅ－ｙｅａｒ ｍｏｖｉｎｇ ａｖｅｒａｇｅｓ．Ｔｈｅ ｔｈｉｎ ｌｉｎｅ ｓｈｏｗｓ ｙｅａｒｌｙ ｖａｌｕｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｍｏｏｔｈ ｌｉｎｅ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓ ｔｈｅ ｉｆｖｅ—ｙｅａｒ ｍｏｖｉｎｇ ａｖｅｒａｇｅ．Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ ｌｉｎｅ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｏｖｅｒａｌｌ ａｖｅｒａｇｅ ｈＴｅ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｌｏｗ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｃｏｖｅｒａｇｅ ｉｎ ｔｈｅ １９２０ｓ一１９３０ｓ．ｔｈｅ １９６０ｓ－１９７０ｓ．ａｎｄ ｔｈｅ ｅａｒｌｙ ２ｌｓｔ ｃｅｎ． ｔｕｒｙ ｗａｓ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ Ｐａｌｍｅｒ Ｄｒｏｕｇｈｔ Ｓｅｖｅｒｉｔｙ Ｉｎ— ｄｅｘ（ＰＤＳＩ１ ｃｈａｎｇｅｓ ｆｏｒ Ｍａｖ—ｕｌｙ ｉｎ ｔｈｅ Ｈｅｌａｎ Ｍｏｕｎ． ｔａｉｎｓ ｄｕｒｉｎｇｔｈｏｓｅ ｐｅｒｉｏｄｓ（Ｃｈｅｎｅｔ ｆ 、２０１０）、ａｌｓｏ ｉｎｔｈｅ ｌｏｗ ＰＤＳＩ ｆｏｒ Ｍａｙ－Ｊｕｎｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｃｈａｎｇｌｉｎｇ Ｍｏｕｎｔａｉｎｓ （Ｃｈｅｎ ｅｔ ａ１．．２Ｏ１ ｌ１．Ｉｔ ｃａｎ ｂｅ ｓｅｅｎ ｔｈａｔ ｔｈｅｒｅ ｉｓ ｓｏｍｅ ｓｙｎ． ｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ＮＤⅥｖａｒｉａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ Ｌｕｏｓｈａｎ Ｍｏｕｎｔａｉｎｓ ａｎｄ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｍｏｄｉｉｆｃａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇ ａｒｅａｓ． ｈＴｅ ｌｏｗ ＮＤＶＩ ｉｎ １９６６－１ ９７７ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ ｃｏｒ— ｒｅｓｐｏｎｄｓ ｔｏ ｔｈｅ ｈｉｇｈ ｄｅｇｒｅｅ ｏｆａｒｉｄｉｙｔ ｎｉ ｔｈｅ １９６０ｓ ｔｏ ｔｈｅ １９７０ｓ ｎａｄ ｔｈｒｏｕｇｈｏｕｔ ｎｏｒｔｈｅｒｎ Ｃｈｉｎａ ｆｒｏｍ ｌ９５０ ｔｏ ２０００ （Ｗａｎｇ ａｎｄ Ｚｈａｉ．２００３）．Ｔｈｅ ｌｏｗ ＮＤＶＩ ａｌｓｏ ｃｏｉｎｃｉｄｅｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｗｅａｋｅｎｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ Ｉｎｄｉａｎ ｓｕｍｍｅｒ ｗｉｎｄ ｉｎ ｔｈｅ ｍｉｄ．１ ９６０５ ａｎｄ ｌａｔｅ １ ９７０ｓ（Ｈｅ ｇｔ ａＬ．２００５）．Ｔｈｅ ｐｒｏｂａｂｌｅ ｒｅａｓｏｎ ｉｓ ｔｈａｔ Ｉｎｄｉａｎ Ｌｏｗ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ ａｂａｔｅｓ ｗｈｅｎ ｔｈｅ Ｉｎｄｉ． ａｎ ｓｕｍｍｅｒ ｍｏｎｓｏｏｎ ｉｓ ｗｅａｋ ａｎｄ ｗａｔｅｒ ｖａｐｏｒ ｆｒｏｍ ｌｏｗ ｌａｔｉｔｕｄｅｓ ｒｅｄｕｃｅｓ，ｓｏ ｔｈｅ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ ｄｅｃｒｅａｓｅｓ．Ｔｈｅ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ＮＤＶＩ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ Ｅａｓｔ Ａｓｉｎａ Ｓｕｍｍｅｒ Ｍｏｎｓｏｏｎ Ｉｎｄｅｘ（ＥＡＳＭＩ） （ｈｔｔｐ：／／ｗｅｂ．１ａｓｇ．ａｃ．ｃｎ／ｓｔａｆｆ／ｌｊｐ／ｎｉｄｅｘ．ｈｔｍｌ１ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｌｏｗ ＮＤＶＩ ｉｎ ｔｈｅ １９６０ｓ ｃｏｎｆｏｒｍｓ ｔｏ ｔｈｅ ｌｏｗ ＥＡＳⅣⅡｉｎ ｔｈｅ １９６０ｓ ｔｏ ｔｈｅ １９７０ｓ．Ｔｈｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｃｈａｎｇｅ ｉｎ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ ｉｓ ｓｔａｍｐｅｄ ｂｙ ｇｌｏｂａｌ ｃｌｉｍａｔｅ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ． ４ Ｃｏｎｅｌｕｓｉｏｎｓ ｈＴｅ ＮＤＶＩ ｏｆ ｇｒｏｕｎｄ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ Ｌｕｏｓｈａｎ Ｍｏｕｎｔａｉｎｓ ｉｓ ｓｔｒｉｃｔｌｙ ｌｉｍｉｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ａｍｏｕｎｔ ｏｆ ｐｒｅｃｉｐｉａｔ． ｔｉｏｎ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｔｗｏ ｍｏｎｔｈｓ ｐｒｉｏｒ ｔｏ ｇｒｏｗｔｈ， ａｌｌｏｗｉｎｇ ｏｆｒ ｔｈｅ ｌａｇ ｔｉｍｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ｒａｉｎｆａｌｌ ａｎｄ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｒｇｏｗｔｈ．Ｔｌｒｅｅ－ｉｒｎｇ ｗｉｄｔｈｓ ｆｏｒ Ｐ ｔａｂｕｌａｃｆｏｒｍｉｓ ｓｉｇｎｉｉｆ． ｃａｎｔｌｙ ｃｏｒｒｅｌｔａｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ＮＤＶＩ ｆｏｒ Ａｐｒｉｌ－Ａｕｇｕｓｔ ＝０．６９３，Ｐ＜０．０１），ａｎｄ Ｐ ｃｒａｓｓｏＣｏｌｉａ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ＮＤＶＩ ｉｎＡｐｒｉｌ－Ｍａｙ（ ，ＮＤＶＩ４－５） ＝０．６４１，Ｐ＜０．０１）． １ ９６６－１ ９７８．ａｎｄ ２００ ＿２００５ ｗｉｔｈ ａ ｄｒｙ ｃｌｉｍａｔｅ． Ａｃｋｎｏｗｌｅｄｇｍｅｎｔｓ： Ａｕｔｈｏｒｓ ｔｈａｎｋ ｒｅｖｉｅｗｅｒｓ ｆｏｒ ｔｈｅｉｒ ｖａｌｕａｂｌｅ ｃｏｍｍｅｎｔｓ． Ｔｈｉｓ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｗａｓ ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ（Ｎｏ．４１ １７ｌ １５９）．ａｎｄ ｔｈｅ Ｋｅｙ Ｐｒｏｇｒａｍ ｏｆｔｈｅ Ｈｅｂｅｉ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ（Ｎｏ． ＺＨ２０ｌ２０３５）． Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ Ｂｒｉ硒Ｋ＆Ｊｏｎｅｓ ＰＤ．Ｓｃｈｗｅｉｎｇｒｕｂｅｒ ＦＨ．ｅｔ ａＬ １ ９９８．Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｖｏｌｃａｎｉｃ ｅｍｐｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｎｏｒｔｈｅｍ Ｈｅｍｉｓｐｈｅｒｅ ｓｕｍｍｅｒ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｏｖｅｒ ｔｈｅ ｐａｓｔ ６００ ｙｅａｒｓ．Ｎａｔｕｒｅ．３９３ｆ４１：４５０＿１４５４．Ｄ０Ｉ： １０．１０３８／３０９４３． Ｃｈｅｎ Ｅ Ｙｕａｎ ＹＪ．Ｗｌｅｊ ＷＳ， ，２０ｌ０．Ｌｏｎｇ．ｔｅｒｍ ｄｒｏｕｇｈｔ ｓｅｖｅｒｉｔｙ ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ ｒｅｃｏｒｄｅｄ ｉｎ ｔｒｅｅ ｒｉｎｇｓ ｉｎ ｔｈｅ ｎｏｒｔｈｅｍ Ｈｅｌａｎ Ｍｏｕｎｔａｉｎｓ． Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｃｌｉｍａｔｅ Ｃｈａｎｇｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ６ｒ５１：３４４—３４８． Ｃｈｅｎ Ｆ Ｙｕａｎ ＹＪ，Ｗｅｉ ＷＳ， ａ１．，２０１ １．Ｒｅｃｏｎｓｔｕｒｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｍａｙ—Ｊｕｎｅ Ｐａｌｍｅｒ Ｄｒｏｕｇｈｔ Ｓｅｖｅｒｉｙｔ Ｉｎｄｅｘ ａｔ Ｓｏｕｔｈ Ｍａｒｇｉｎ ｏｆ Ｔｅｎｇｇｅｒ Ｄｅｓｅｒｔ， Ｃｈｉｎａ ｓｉｎｃｅ Ａ．Ｄ．１６９１．Ｓｃｉｅｎｔｉａ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ．３１ｆ４）： ４３４广１４３９． Ｃｏｏｋ ＥＲ Ａｎｃｈｕｋａｉｔｉｓ ＫＪ，Ｂｕｃｋｌｅｙ ＢＭ， ａＬ，２０１０．Ａｓｉａｎ ｍｏｎｓｏｏｎ ｆａｉｌｕｒｅ ａｎｄ ｍｅｇａｄｒｏｕｇｈｔ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ １ａｓｔ ｍｉｌｌｅｎｎｉｕｍ．Ｓｃｉｅｎｃｅ， ３２８（５９７７）：４８６＿＿４８９．Ｄ０Ｉ：１０．１ｌ２６／ｓｃｉｅｎｃｅ．１１８５ｌ８８． Ｃｏｏｋ ＥＲ Ｈｏｌｍｅｓ ＲＬ．１９８６．Ｕｓｅｒｓ Ｍａｎｕａ１ ｆｏｒ Ｐｒｏｇｒａｍ ＡＲＳ＿ｌ’ＡＮ． Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ丁ｒｅｅ—ｒｉｎｇ Ｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｕｎｉｖ．ｏｆＡｒｉｚｏｎａ，Ｔｕｃｓｏｎ．ＡＺ． Ｃｏｏｋ ＥＲ．Ｊａｃｏｂｙ ＧＣ．１９８３．Ｐｏｔｏｍａｃ Ｒｉｖｅｒ ｓｔｒｅａｍｆｌｏｗ ｓｉｎｃｅ １７３０ ａｓ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｂｙ ｔｒｅｅ ｒｉｎｇｓ．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｌｉｍａｔｅ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｍｅｔｅ— ｏｒｏｌｏｇｙ， ２２（１０）： １６５９—１６７２．ｈｔｔｐ：／／ｄｘ．ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１１７５／ １５２０一Ｏ４５０ｒ１９８３１０２２＜１６５９：ＰＲＳＳＡＲ＞２．０．ＣＯ；２． Ｄ’ＡｒｒｉｇｏＲＤ。ＣｏｏｋＥＲ ＪａｃｏｂｙＧＣ，ｅｔａＬ，１９９３．ＮＡＯａｎｄ ｓｅａ ｓｒｕｆａｃｅ ｔｅｍｐｅｒａｔｍ－ｅ ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ ｉｎ ｔｒｅｅ—ｒｉｎｇ ｒｅｃｏｒｄｓ ｆｒｏｍ ｔｈｅ Ｎｏｒｔｈ Ａｔｌａｎｔｉｃ ｓｅｃｔｏｒ．Ｑｕａｔｅｍａｒｙ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｒｅｖｉｅｗｓ．１２：４３１—．４４Ｏ．Ｄ０Ｉ：１０．１００７／ ＢＦ０３ １ ８２７６８． Ｆａｎｇ ＪＹ，Ｐｉａｏ ＳＬ，Ｈｅ ＪＳ，ｅｔ ａＬ，２００４．Ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｉｎ Ｃｈｉｎａ，１９８２－１９９９．Ｓｃｉｅｎｃｅ ｉｎ Ｃｈｉｎａ（Ｓｅｒｉｅｓ Ｃ：Ｌｉｆｅ Ｓｃｉ． ｅｎｃｅｓ）．４７ｆ３）：２２９—２４Ｏ．Ｄ０Ｉ：１０．１００７／ＢＦ０３１８２７６８． Ｆｒｉｔｔｓ ＨＣ．１９７６．＿ｒｒｅｅ Ｒｉｎｇｓ ａｎｄ Ｃｌｉｍａｔｅ．Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ，Ｌｏｎｄｏｎ． Ｇｕｒｓｋａｙａ Ｍ，Ｈａｌｌｉｎｇｅｒ Ｍ，Ｓｉｎｇｈａ Ｊ，ｅｔ ａ１．，２０１２．Ｔｅｍｐｅｒａｔｍ＇ｅ ｒｅｃｏｎ－ ｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｉｎ ｈｔｅ Ｏｂ ｖｅｒ ｖａｌｌｅｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈｓ ｏｆｔｈｒｅｅ ｃｏｎｉｆ－ ｅｒｏｕｓ ｔｒｅｅ ｓｐｅｃｉｅｓ．Ｄｅｎｄｒｏｃｈｒｏｎｏｌｏｇｉａ，３０：３０２－３０９． Ｈｅ Ｌ Ｗｕ ＢＹ Ｍａｏ ＷＸ，２００５．１＇ｈｅ ｉｎｔｅｒｄｅｃａｄａ１ ｖ ａｂ｜ｌｊｔｙ ｏｆ ｎＩｄｉｎａ ｓｕｍｍｅｒ ｍｏｎｓｏｏｎ ａｎｄ ｈｔｅ ｃｌｉｍａｔｅ ｓｔａｔｅ ｓｈｉｆｔ ｉｎ ｎｏｒｔｈ Ｃｈｉｎａ．Ｊｏｕｍａｌ ｏｆＴｒｏｐｉｃａ１ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，２ １ ｒ３ ：２５７－２６４． Ｈｏｌｍｅｓ ＲＬ．１９８３．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－ａｓｓｉｓｔｅｄ ｑｕａｌｉｔｙ ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎ ｒｔｅｅ—ｒｉｎｇ ｄａｔｉｎｇ ａｎｄ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ．Ｔｒｅｅ－Ｒｉｎｇ Ｂｕｌｌｅｔｎｉ．４３：６９＿＿７５． Ｌｉｕ ＨＢ．Ｓｈａｏ ＸＭ．２００３．Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆｅａｒｌｙ—ｓｐｒｉｎｇ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｏｆ Ｑｉｎｌｎｉｇ Ｍｏｕｎｔａｉｎｓ ｕｓｉｎｇ ｔｒｅｅ－ｒｉｎｇ ｃｈｒｏｎｏｌｏｇｉｅｓ．Ａｃｔａ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ，５８ｒ６）：８７９＿＿８８４． Ｌｕｃｋｍａｎ ＢＨ．１９９３．Ｇ１ａｃｉｅｒ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒｅｅ—ｒｉｎｇ ｒｅｃｏｒｄｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｌａｓｔ ｍｉｌｌｅｎｎｉｍｕ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｎａｄｉａｎ Ｒｏｃｋｉｅｓ．Ｑｕａｔｅｒｎａｒｙ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｒｅ— ｖｉｅｗｓ．１２：４４１—４５Ｏ． Ｌｕｏ Ｌ．Ｗａｎｇ ＺＭ．Ｓｏｎｇ ＫＳ． ａ１．。２００９．Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ＹａＪｕｎ Ｗａｎｇ ｅｔ ａ１．，２０１４／Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ｉｎ Ｃｏｌｄ ａｎｄＡｒｉｄ Ｒｅｇｉｏｎｓ，６（１）：００３０￣）０３６ ｂｅｔｗｅｅｎ ＮＤＶＩ ａｎｄ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ ｄｉｆｅｒｅｎｔ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｗａｌｐｏｌ ＲＥ，Ｍｙｅｒｓ ＲＨ，１９８５．Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ｆｏｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ．Ａｃｔａ Ｂｏｔａｎｉｃａ Ｂｏｒｅａｌｌ－Ｏｃｃｉｄｅｎｔａｌｉａ Ｓｉｎｉｃａ，２９（４）： ８Ｏ ＿８０８． Ｓｈｅｐｐａｒｄ ＰＲ，Ⅵ，ｈｉｔｅ ＬＯ．１９９５．Ｔｒｅｅ－ｉｒｎｇ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｔｈｅ １９７８ ｅａｒｔｈ－ ｑｕａｋｅ ａｔ Ｓｔｅｐｈｅｎｓ Ｐａｓｓ，ｎｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎ Ｃａｌｉｆｏｍｉａ．Ｇｅｏｌｏｇｙ，２３： １０９—１１２．Ｄ０Ｉ： １０．１１３０／００９１－７６１３（１９９５）０２３＜０１０９：ＴＲＲＴｒＥ＞ ２＿３．ＣＯ：２． Ｓｔｏｋｅｓ ＭＡ，Ｓｍｉｌｅｙ ＴＬ，１９６８．Ａｎ Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｔｒｅｅ－Ｒｉｎｇ Ｄａｔｉｎｇ． Ｕｎｊｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＣｌ１ｉｃａｇｏ Ｐｒｅｓｓ．Ｃｈｉｃａｇｏ． Ｓｗｅｔｎａｍ ＴＷ Ｌｙｎｃｈ ＡＭ，１９９３．Ｍｕｌｔｉｃｅｎｔｕｒｙ，ｒｅｇｉｏｎａｌ－ｓｃａｌｅ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｏｆ ｗｅｓｔｅｒｎ ｓｐｒｕｃｅ ｂｕｄｗｏｒｍ ｏｕｔｂｒｅａｋｓ．Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｍｏｎｏｇｒａｐｈｓ， ６３（４１：３９９—４２４． Ｔａｎｇ Ｈ Ｘｉａｏ ＦＪ，Ｚｈａｎｇ Ｑ，ｅｔ ａＬ，２００６．Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｃｈａｎｇｅ ａｎｄ ｉｔｓ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｔｈｒｅｅ－Ｒｉｖｅｒ ｓｏｕｒｃｅ ｒｅｇｉｏｎ．Ａｄ． ｖａｎｃｅｓ ｎｉ Ｃｌｉｍａｔｅ Ｃｈａｎｇｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，２（４１：１７７—１ ８Ｏ． ＴｒｅｙｄｔｅＫＳ，ＳｃｈｌｅｓｅｒＧＨ，ＨｅｌｌｅＧ，ｅｔａ１．，２００６． ｌｅｔｗｅｎｔｉｅｔｈ ｃｅｎｔｕｒｙ ｗａｓｔｈｅｗｅｔｔｅｓｔｐｅｒｉｏｄｉｎｎｏｒｔｈｅｍＰａｋｉｓｔａｎｏｖｅｒｔｈｅｐａｓｔｍｉｌｌｅｎｎｉｕｍ． Ｎａｔｕｒｅ，４４０（２７）：】ｌ７９—１ ｌ８２．Ｄ０Ｉ：１Ｏ．１０３８／ｎａｔｕｒｅ ０４７４３． Ｔｕｃｋｅｒ ＣＪ，Ｆｕｎｇ ＩＶ，Ｋｅｅｌｎｉｇ ＣＤ，ｅｔ ａ１．，１９８６．Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＣＯ２ｖａｒｉａｔｉｏｎｓａｎｄａ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ—ｄｅｒｉｖｅｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ． Ｎａｔｕｒｅ．３１９（６０５０）：１９５－１９９．ＤＯＩ：１０．１０３８／３１９１９５ａ０． ａｎｄ Ｓｃｉｅｎｔｉｓｔｓ．Ｍａｃｍｉｌｌｎａ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ，Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ． Ｗａｎｇ ＪＳ，Ｙ．ｎ ＱＪ，Ｙａｎｇ ＹＬ，２００５．Ａ ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｑｉｎｇｈａｉ ｇｒａｓｓｌａｎｄ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ ｕｓｉｎｇ ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ．Ｐｌａｔｅａｕ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，２４（１）： ｌ１７—１２２． ＷａｎｇＹＪ，Ｇ－ａｏＳＹ，ＭａＹＺ，ｅｔａ１．，２０１０．Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇｔｈｅ ａｎｎｕａｌｐｒｅ￣ｉｐ— ｉｔａｔｉｏｎ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｓｉｎｃｅ １８９９ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｒｅｅ－ｒｉｎｇ ｗｉｄｔｈ ｉｎ ｔｈｅ ｗｅｓｔｅｒｎ Ｈｅｄｏｎｇ ｓａｎｄｙ ｌｎａｄ ｏｆＮｉｎｇｘｉ￣Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆＡｒｉｄ Ｌａｎｄ，２ｆ４１：２８６－２９４． Ｗａｎｇ ＹＪ．ＬｕＩＵ．ＭａＹＺ， ａｌ，２０１３．Ａｎｎｕａｌ ｖａｉｌａｔｉｏｎｉｎＰＤＳＩ ｓｉｎｃｅ １８９７ ＡＤ ｎｉ ｈｔｅ Ｔｅｎｇｇｅｒ Ｄｅｓｅｒｔ，Ｉｎｎｅｒ Ｍｏｎｇｏｌｉａ Ｃｈｉｎａ，ａｓ ｒｅｃｏｒｄｅｄ ｂｙ ｒｔｅｅ．ｉｒｎｇ ｄａｔａ．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆＡｒｉｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ．９８：２ ＿２６． Ｗａｎｇ Ｚ Ｚｈａｉ ＰＭ，２００３．Ｃｌｍｉａｔｅ ｃｈａｎｇｅ ｉｎ ｄｒｏｕｇｈｔ ｏｖｅｒ ｎｏｒｔｈｅｍ Ｃｈｉｎａ ｄｕｒｉｎｇ １９５０－２０００．Ａｃｔａ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ，５８（ｓｕｐｐ１．７、： ６１—６８． Ｗｉｇｌｅｙ ＴＭＬ．Ｂｒｉｆａ ＫＲ，Ｊｏｎｅｓ ＰＤ．１９８４．Ｏｎ ｈｔｅ ａｖｅｒａｇｅ ｖａｌｕｅ ｏｆｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ，ｗｉｈｔ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｄｅｎｄｒｏｃｌｉｍａｔｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｈｙｄｒｏｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｌｉｍａｔｅ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ， ２３（２）： ２０１－２１３．ｉｈｔｐ：／／ｄｘ．ｄｏｉ．ｏｒｇ／ｌＯ．１１７５／１５２０—４０５ｏ（１９８４） ０２３《Ｏ２０１：０１：ＡｖＯＣ＞２．０．ＣＯ；２． Ｗｕ ＸＤ．１９９０．Ｔｒｅｅ Ｒｉｎｇ ａｎｄ Ｃｌｉｍａｔｅ Ｃｈａｎｇｅ．Ｃｈｉｎａ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｐｒｅｓｓ，Ｂｅｉｊｎｉｇ．